Cloudinary und Google Vertex-KI Integration

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KI-Agent, der Ihre Workflows für Sie erstellt

Hunderte von Apps zum Verbinden

Automatisieren Sie die intelligente Inhaltsmoderation: Analysieren Sie Bilder aus Cloudinary mit Google Vertex AI und lösen Sie anschließend Aktionen basierend auf KI-Erkenntnissen aus – alles visuell. Der flexible No-Code-Editor und die günstigen Preise von Latenode machen komplexe KI-Workflows zugänglich.

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Cloudinary

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Wie verbinden Cloudinary und Google Vertex-KI

Erstellen Sie ein neues Szenario zum Verbinden Cloudinary und Google Vertex-KI

Klicken Sie im Arbeitsbereich auf die Schaltfläche „Neues Szenario erstellen“.

Fügen Sie den ersten Schritt hinzu

Fügen Sie den ersten Knoten hinzu – einen Trigger, der das Szenario startet, wenn er das erforderliche Ereignis empfängt. Trigger können geplant werden, aufgerufen werden durch Cloudinary, ausgelöst durch ein anderes Szenario oder manuell ausgeführt (zu Testzwecken). In den meisten Fällen Cloudinary or Google Vertex-KI ist Ihr erster Schritt. Klicken Sie dazu auf "App auswählen", finden Sie Cloudinary or Google Vertex-KIund wählen Sie den entsprechenden Auslöser aus, um das Szenario zu starten.

Fügen Sie Cloudinary Knoten

Wähle aus Cloudinary Knoten aus dem App-Auswahlfeld auf der rechten Seite.

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1

Cloudinary

Konfigurieren Sie die Cloudinary

Klicken Sie auf Cloudinary Knoten, um ihn zu konfigurieren. Sie können den Cloudinary URL und wählen Sie zwischen DEV- und PROD-Versionen. Sie können es auch zur Verwendung in weiteren Automatisierungen kopieren.

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1

Cloudinary

Knotentyp

#1 Cloudinary

/

Name

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Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Cloudinary

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Fügen Sie Google Vertex-KI Knoten

Klicken Sie anschließend auf das Plus-Symbol (+) auf der Cloudinary Knoten, auswählen Google Vertex-KI aus der Liste der verfügbaren Apps und wählen Sie die gewünschte Aktion aus der Liste der Knoten innerhalb Google Vertex-KI.

1

Cloudinary

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2

Google Vertex-KI

Authentifizieren Google Vertex-KI

Klicken Sie nun auf Google Vertex-KI und wählen Sie die Verbindungsoption. Dies kann eine OAuth2-Verbindung oder ein API-Schlüssel sein, den Sie in Ihrem Google Vertex-KI Einstellungen. Die Authentifizierung ermöglicht Ihnen die Nutzung Google Vertex-KI durch Latenode.

1

Cloudinary

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2

Google Vertex-KI

Knotentyp

#2 Google Vertex-KI

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Vertex-KI

Login

Führen Sie den Knoten einmal aus

Konfigurieren Sie die Cloudinary und Google Vertex-KI Nodes

Konfigurieren Sie als Nächstes die Knoten, indem Sie die erforderlichen Parameter entsprechend Ihrer Logik eingeben. Mit einem roten Sternchen (*) gekennzeichnete Felder sind Pflichtfelder.

1

Cloudinary

+
2

Google Vertex-KI

Knotentyp

#2 Google Vertex-KI

/

Name

Ohne Titel

Verbindungen schaffen *

Tag auswählen

Karte

Verbinden Google Vertex-KI

Google Vertex-KI OAuth 2.0

#66e212yt846363de89f97d54
Veränderung

Wählen Sie eine Aktion aus *

Tag auswählen

Karte

Die Aktions-ID

Führen Sie den Knoten einmal aus

Richten Sie das ein Cloudinary und Google Vertex-KI Integration

Verwenden Sie verschiedene Latenode-Knoten, um Daten zu transformieren und Ihre Integration zu verbessern:

  • Verzweigung: Erstellen Sie mehrere Verzweigungen innerhalb des Szenarios, um komplexe Logik zu verarbeiten.
  • Zusammenführen: Kombinieren Sie verschiedene Knotenzweige zu einem und leiten Sie Daten durch ihn weiter.
  • Plug-and-Play-Knoten: Verwenden Sie Knoten, die keine Kontoanmeldeinformationen erfordern.
  • Fragen Sie die KI: Verwenden Sie die GPT-gestützte Option, um jedem Knoten KI-Funktionen hinzuzufügen.
  • Warten: Legen Sie Wartezeiten fest, entweder für bestimmte Zeiträume oder bis zu bestimmten Terminen.
  • Unterszenarien (Knoten): Erstellen Sie Unterszenarien, die in einem einzigen Knoten gekapselt sind.
  • Iteration: Verarbeiten Sie Datenarrays bei Bedarf.
  • Code: Schreiben Sie benutzerdefinierten Code oder bitten Sie unseren KI-Assistenten, dies für Sie zu tun.
5

JavaScript

6

KI Anthropischer Claude 3

+
7

Google Vertex-KI

1

Trigger auf Webhook

2

Cloudinary

3

Iteratoren

+
4

Webhook-Antwort

Speichern und Aktivieren des Szenarios

Nach der Konfiguration Cloudinary, Google Vertex-KIund alle zusätzlichen Knoten, vergessen Sie nicht, das Szenario zu speichern und auf „Bereitstellen“ zu klicken. Durch die Aktivierung des Szenarios wird sichergestellt, dass es automatisch ausgeführt wird, wenn der Triggerknoten eine Eingabe empfängt oder eine Bedingung erfüllt ist. Standardmäßig sind alle neu erstellten Szenarien deaktiviert.

Testen Sie das Szenario

Führen Sie das Szenario aus, indem Sie auf „Einmal ausführen“ klicken und ein Ereignis auslösen, um zu prüfen, ob das Cloudinary und Google Vertex-KI Integration funktioniert wie erwartet. Abhängig von Ihrem Setup sollten Daten zwischen Cloudinary und Google Vertex-KI (oder umgekehrt). Beheben Sie das Szenario ganz einfach, indem Sie den Ausführungsverlauf überprüfen, um etwaige Probleme zu identifizieren und zu beheben.

Die leistungsstärksten Verbindungsmöglichkeiten Cloudinary und Google Vertex-KI

Cloudinary + Google Vertex AI + Airtable: Wenn ein neues Bild in Cloudinary hochgeladen wird, analysiert Google Vertex AI dessen Inhalt. Die Analyseergebnisse werden zusammen mit einem Link zum Bild in Airtable gespeichert, um die Bildqualität und die Relevanz des Inhalts zu verfolgen.

Cloudinary + Google Vertex AI + Slack: Wenn ein Nutzer ein Bild in Cloudinary hochlädt, analysiert Google Vertex AI es auf unangemessene Inhalte. Wird ein solcher Inhalt erkannt, wird das Bild in Cloudinary automatisch unkenntlich gemacht und eine Benachrichtigung an einen dafür vorgesehenen Slack-Kanal gesendet, um die Moderatoren zu informieren.

Cloudinary und Google Vertex-KI Integrationsalternativen

ÜBER MICH Cloudinary

Automatisieren Sie die Bild- und Videooptimierung mit Cloudinary in Latenode. Passen Sie die Größe an, konvertieren Sie Medieninhalte und stellen Sie sie basierend auf Triggern oder Daten aus beliebigen Apps bereit. Optimieren Sie Content-Workflows, indem Sie die leistungsstarken Transformationen von Cloudinary direkt in Ihre automatisierten Prozesse integrieren und so manuellen Aufwand reduzieren. Skalieren Sie effizient und zahlen Sie nur für die Ausführungszeit.

ÜBER MICH Google Vertex-KI

Nutzen Sie Vertex AI in Latenode, um KI-gestützte Automatisierung zu erstellen. Integrieren Sie schnell Machine-Learning-Modelle für Aufgaben wie Sentimentanalyse oder Bilderkennung. Automatisieren Sie Datenanreicherungs- oder Content-Moderations-Workflows ohne komplexe Programmierung. Der visuelle Editor von Latenode vereinfacht die Verkettung und zuverlässige Skalierung von KI-Aufgaben. Sie zahlen nur für die Ausführungszeit jedes Flows.

So funktioniert Latenode

FAQ Cloudinary und Google Vertex-KI

Wie kann ich mein Cloudinary-Konto mithilfe von Latenode mit Google Vertex AI verbinden?

Um Ihr Cloudinary-Konto mit Google Vertex AI auf Latenode zu verbinden, folgen Sie diesen Schritten:

  • Melden Sie sich bei Ihrem Latenode-Konto an.
  • Navigieren Sie zum Abschnitt „Integrationen“.
  • Wählen Sie Cloudinary aus und klicken Sie auf „Verbinden“.
  • Authentifizieren Sie Ihre Cloudinary- und Google Vertex AI-Konten, indem Sie die erforderlichen Berechtigungen erteilen.
  • Sobald die Verbindung hergestellt ist, können Sie mit beiden Apps Workflows erstellen.

Kann ich Bilder automatisch mit KI-generierten Schlüsselwörtern versehen?

Ja, das können Sie! Mit dem visuellen Editor von Latenode erstellen Sie ganz einfach einen Workflow, der Google Vertex AI nutzt, um Cloudinary-Bilder zu analysieren und automatisch relevante Tags hinzuzufügen. Das spart Ihnen Zeit und verbessert die Organisation.

Welche Arten von Aufgaben kann ich durch die Integration von Cloudinary mit Google Vertex AI ausführen?

Durch die Integration von Cloudinary mit Google Vertex AI können Sie verschiedene Aufgaben ausführen, darunter:

  • Automatische Generierung von Bildbeschreibungen für verbesserte SEO.
  • Klassifizieren von Bildern basierend auf dem Inhalt mithilfe von KI-Modellen.
  • Verbesserung der Bildqualität durch KI-gestütztes Upscaling.
  • Erkennen von Objekten in Bildern zur Automatisierung der Markierung.
  • Erstellen personalisierter Bildempfehlungen.

Wie verarbeitet Latenode große Mengen an Bildern von Cloudinary?

Die Architektur von Latenode ist skalierbar und ermöglicht die effiziente Verarbeitung großer Bildmengen durch parallele Ausführung. Sie können Workflows für die Verarbeitung umfangreicher Cloudinary-Bibliotheken optimieren.

Gibt es Einschränkungen bei der Cloudinary- und Google Vertex AI-Integration auf Latenode?

Obwohl die Integration leistungsstark ist, müssen Sie bestimmte Einschränkungen beachten:

  • Die Kosten für Google Vertex AI können je nach Nutzung erheblich variieren.
  • Komplexe KI-Modelle erfordern möglicherweise mehr Rechenressourcen.
  • Die Integration hängt von der Verfügbarkeit beider Dienste ab.

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